千问千问事业部-搜索内容理解（NLP/CV/多模）算法专家-杭州

在LLM重构搜索的浪潮中，数据质量决定模型智能的天花板。我们需要你构建数据与模型的「双向进化引擎」，从万亿级多模态数据中提炼认知黄金，驱动大模型突破搜索理解的终极边界！ 1. 万亿级网页提炼：研发多模态数据分析框架，通过网页解析、文档智能、知识抽取等技术，完成全网万亿级搜索网页的关键信息提炼。 2. 攻克数据质量理解：设计网页质量/权威性/可信度的多维度评估模型，以及跨模态数据表征技术，提升夸克在网页知识获取的准确性与可靠性。 3. 驱动数据与算法协同进化：探索大模型时代的数据评估方法论，量化数据优化对搜索效果和模型性能的影响。 4. 打造全网优质内容库：构建多模态数据的处理和挑选管线，建立覆盖网页/图文/视频等全域内容的智能知识库。

在LLM重构搜索的浪潮中，我们需要你将前沿技术与工程实践相结合，以AI驱动的方式推动搜索理解的技术落地与效果突破！ 1. 参与搜索语义理解核心项目：基于大模型的语义表征与推理、大规模内容关系网络构建与应用、搜索场景下的LLM能力优化等方向的算法研发与系统落地 2. 开展算法创新与工程实现：设计实验方案、分析对比及消融结果，并推动优势方案在搜索场景中的线上部署与效果验证 3. 善用AI Coding工具（如Cursor、Copilot等）提升研发效率，快速完成原型搭建、数据处理与实验迭代 4. 跟踪大模型领域前沿进展：定期输出顶会论文解读，将前沿思路转化为可落地的技术方案

1.负责内容解析、质量权威性计算、领域分类、摘要抽取等内容理解模型的调研、设计和开发工作，构建财经、科技等垂直行业优质内容库； 2.针对搜索、AI问答等场景的业务目标、用户反馈问题进行拆解，设计优化内容理解特征、模型，提升业务效果； 3.跟进国内外LLM、RAG相关的前沿技术，结合搜索、AI问答等业务进行落地。

1.分析快手搜索场景下的用户需求与内容供给情况，发现搜索场景需要通过补足内容提升用户体验的场景，并整合成可生产线索； 2.盘点快手站内可用的内容生产渠道，针对内容与渠道特征，制定生产流程，下发生产线索并负责内容回收； 3.持续关注优质内容在搜索场景的分发效果，发现分发不佳的问题并推动改善。